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O aprendizado de máquina e a AI s?o ferramentas poderosas com potencial para mudar o mundo, mas s?o t?o poderosas quanto os dados que os alimentam e os modelos que usam. Uma parte essencial do aprendizado de máquina e AI, o processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing) oferece aos computadores a capacidade de interpretar, manipular e compreender a linguagem humana.?

A gera??o aumentada de recupera??o (RAG, Recovery augmented Generation) representa um grande avan?o no PLN ao preencher a lacuna entre recursos geradores e acesso ao conhecimento externo, levando a sistemas de gera??o e compreens?o de linguagem mais robustos e sensíveis ao contexto.

Este artigo explica o que é RAG, por que é importante, como funciona e seus aplicativos e benefícios.?

O que é RAG?

O RAG é uma técnica para estender os recursos dos LLMs além dos dados de treinamento originais, integrando-os a uma base de conhecimento externa autorizada.

No RAG, um modelo de aprendizado de máquina gerativo recupera informa??es relevantes de uma grande base de conhecimento externa durante o processo de gera??o, levando a um contexto mais rico, resultados mais ricos e melhor conteúdo.?

Por que o RAG é importante no campo do PLN?

O RAG combina os pontos fortes dos modelos de linguagem pré-treinados com a riqueza contextual das informa??es recuperadas, levando a uma gera??o de texto mais informada e precisa em vários aplicativos, incluindo sistemas de resposta a perguntas, resumo e diálogo.

O RAG é um conceito importante no campo do PLN porque traz:

Melhor compreens?o contextual: Ao incorporar um mecanismo de recupera??o, os modelos RAG podem acessar uma grande quantidade de conhecimento externo ou contexto relevante para a consulta de entrada ou tarefa de gera??o. Isso permite que o modelo tenha uma compreens?o mais profunda do contexto, levando a respostas mais precisas e contextualmente relevantes.

Melhor gera??o de conteúdo: Os modelos RAG podem gerar conteúdo que n?o é apenas fluente, mas também fundamentado em conhecimento do mundo real. Isso é particularmente útil em tarefas em que a saída gerada precisa ser factual e coerente.

Redu??o de vieses e informa??es incorretas: Os modelos RAG podem ajudar a reduzir vieses e informa??es incorretas ao verificar o conteúdo gerado em rela??o a fontes externas. Ao incorporar diversas perspectivas de uma base de conhecimento, o modelo pode produzir resultados mais equilibrados e precisos.

Flexibilidade e adaptabilidade: As arquiteturas RAG s?o flexíveis e adaptáveis a diferentes domínios e linguagens. Eles podem aproveitar bases de conhecimento específicas do domínio ou se adaptar a novos tópicos recuperando informa??es relevantes dinamicamente durante a inferência.

Escalabilidade: Os modelos RAG podem ser dimensionados com eficácia para lidar com bases de conhecimento de grande escala. O componente de recupera??o n?o depende apenas de par?metros pré-treinados, tornando a abordagem escalável para diversos aplicativos e casos de uso.

Aprendizagem e melhoria contínuas: Os sistemas RAG podem ser desenvolvidos para aprender e melhorar continuamente ao longo do tempo. Ao incorporar mecanismos de feedback e processos de refinamento iterativos, os modelos RAG podem melhorar seu desempenho, precis?o e relev?ncia na gera??o de conteúdo de alta qualidade. Esse loop de aprendizagem iterativo contribui para a eficácia e a confiabilidade de longo prazo dos aplicativos com tecnologia RAG.

Como funciona o RAG?

O RAG combina modelos de linguagem pré-treinados com mecanismos de recupera??o para melhorar a gera??o de saídas baseadas em texto.?

Vejamos os componentes fundamentais do RAG:

1. Modelos de linguagem pré-treinados?

O processo come?a com um modelo de linguagem pré-treinado, como um transformador pré-treinado generativo (GPT, Generative Pre-trained Transformation) ou representa??es de codificadores bidirecionais de transformadores (BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Esses modelos s?o treinados em grandes quantidades de dados de texto e podem entender e gerar texto humano.

2. Mecanismos de recupera??o

O mecanismo de recupera??o obtém informa??es relevantes de uma base de conhecimento usando técnicas como o (uma fun??o de classifica??o usada por mecanismos de pesquisa).?

3. Bases de conhecimento

O RAG exige acesso a uma base de conhecimento ou a um corpo de trabalho que tenha informa??es relevantes para a tarefa em quest?o. Isso pode ser um banco de dados, um conjunto de documentos ou até mesmo um conjunto selecionado de páginas da Web.

4. Consultas de entrada

O usuário fornece uma consulta de entrada ou prompt para o sistema RAG. Essa consulta pode ser uma pergunta, uma frase parcial ou qualquer forma de entrada que exija contexto ou informa??es para gerar uma resposta significativa.

5. Processo de recupera??o

O mecanismo de recupera??o processa a consulta de entrada e recupera documentos ou passagens relevantes da base de conhecimento.?

6. Fus?o de contexto

As informa??es recuperadas s?o combinadas com a consulta de entrada original ou prompt para criar uma entrada rica em contexto para o modelo de linguagem. Essa etapa de fus?o de contexto garante que o modelo de linguagem tenha acesso a informa??es relevantes antes de gerar a saída.

7. Gera??o

O modelo de linguagem pré-treinado pega a entrada enriquecida com contexto e gera a saída desejada. Esse resultado pode ser uma resposta completa a uma pergunta, a continua??o de uma história, uma frase parafraseada ou qualquer outra resposta baseada em texto.

8. Avalia??o e refinamento

A saída gerada pode ser avaliada com base em métricas predefinidas ou julgamento humano. O sistema pode ser refinado e ajustado com base no feedback para melhorar a qualidade das saídas geradas ao longo do tempo.

Aplicativos RAG

O RAG é útil em muitos tipos de aplicativos em vários setores.?

Chatbots

O exemplo mais comum seriam chatbots e assistentes virtuais, onde o RAG melhora os recursos de conversa??o fornecendo respostas contextualmente relevantes e precisas. Um chatbot de atendimento ao cliente para uma empresa de telecomunica??es, por exemplo, pode usar o RAG para recuperar informa??es de sua base de conhecimento, como perguntas frequentes, especifica??es de produtos e guias de solu??o de problemas. Quando um usuário do site faz uma pergunta, o chatbot pode gerar respostas com base na consulta do usuário e no conhecimento recuperado, levando a intera??es mais informativas e úteis.

Gera??o de conteúdo

Outros aplicativos RAG comuns s?o gera??o e resumo de conteúdo. Por exemplo, um sistema de resumo de notícias pode usar o RAG para buscar artigos relacionados ou informa??es básicas sobre um determinado tópico. O sistema pode criar um resumo conciso e informativo sintetizando o conhecimento recuperado com os principais pontos da notícia, fornecendo aos leitores uma vis?o geral abrangente sem omitir detalhes importantes.

Modelos de linguagem grandes

O RAG pode ser usado para , permitindo que as empresas melhorem e personalizem LLMs gerais com fontes de dados externas, mais específicas e exclusivas. Isso aborda os principais problemas de AI generativa, como alucina??es, tornando os LLMs mais precisos, oportunos e relevantes consultando bases de conhecimento fora daquelas nas quais foram treinados.

Comércio eletr?nico

O RAG também ajuda em coisas como aplicativos de comércio eletr?nico, recuperando avalia??es de produtos, especifica??es e feedback do usuário. Quando o usuário pesquisa um produto ou categoria específica, o sistema pode gerar recomenda??es personalizadas com base nas preferências do usuário, intera??es anteriores e conhecimento recuperado.?

Educa??o

Institui??es educacionais e sites podem usar o RAG para criar experiências de aprendizagem personalizadas e fornecer contexto adicional ao conteúdo educacional. Um sistema AI, por exemplo, pode usar o RAG para acessar materiais educacionais, livros didáticos e recursos complementares relacionados aos tópicos que est?o sendo ensinados. Quando um aluno faz uma pergunta ou solicita esclarecimentos sobre um conceito, o sistema pode gerar explica??es ou exemplos combinando o conhecimento recuperado com o contexto de aprendizagem atual do aluno.

?rea da saúde

Os sistemas de informa??o de assistência médica podem usar o RAG para fornecer aos médicos e pacientes informa??es médicas precisas e atualizadas. Um chatbot médico ou sistema de informa??es pode usar o RAG para recuperar literatura médica, diretrizes de tratamento e materiais educacionais para pacientes. Quando um profissional de saúde ou paciente pergunta sobre uma condi??o médica específica, op??o de tratamento ou sintoma, o sistema pode gerar respostas informativas com base no conhecimento recuperado, ajudando os usuários a tomar decis?es informadas e entender conceitos médicos complexos com mais facilidade.

Esses exemplos mostram a versatilidade do RAG em todos os setores e destacam seu potencial de melhorar vários aspectos de PLN, gera??o de conteúdo, sistemas de recomenda??o e aplicativos de gerenciamento de conhecimento.

Conclus?o

O RAG combina modelos de linguagem pré-treinados com mecanismos de recupera??o para melhorar as tarefas de gera??o de texto. Ele melhora a qualidade do conteúdo, reduz o viés e aumenta a satisfa??o do usuário, a escalabilidade e os recursos de aprendizado contínuo. Os aplicativos RAG incluem chatbots, gera??o de conteúdo, sistemas de recomenda??o, plataformas educacionais, sistemas de informa??es de saúde e muito mais.?

? medida que o RAG continua evoluindo e se integrando a tecnologias avan?adas de AI, ele tem o potencial de revolucionar a forma como interagimos com sistemas de AI, proporcionando experiências mais personalizadas, informativas e envolventes em intera??es de linguagem natural.

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